《表1 IFRR大小对图像配准的影响》

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《基于关键特征点提取的图像快速配准方法》

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IFRR的选取对于关键特征点的数量起决定性作用.因而以两幅相同的lena图为例，对图像进行3种强度的IFRR检测，分析验证IFRR对关键特征点数量以及对图像配准的影响.如表1所示，无IFRR的实验即为原始程序，运行得到的特征点和NCC匹配对的数量较多（表中两数相同的原因为实验样本为同一幅标准测试图），因而程序运行的时间也较长.经过本文定义的IFRR区域对特征点进行筛选后，参与运算的像素点数量明显减少.将IFRR的大小分为3档进行实验比较.可以观察到对于实验图像，随着IFRR面积的增大，保留的关键特征点数量越少，运行速度越快.但是增大IFRR伴随着其他风险，如对存在变形的实拍图像进行配置拼接时，剩余的特征点数目过少可能导致NCC匹配对过少，甚至无法计算出拼接仿射矩阵，且当图像信息很简单时，较大IFRR与较小IFRR的速度提升效果区别较小.因此，较大的IFRR适用于内容很复杂的图像.即使去除了大量特征点，此类图像中仍存在足够数量的关键特征点可用于图像配准.